29、机器人优化设计与康复应用研究

机器人优化设计与康复应用研究

1. 串行方法求解 DELTA 机器人正运动学模型

1.1 误差分布与计算时间

在求解 DELTA 机器人正运动学模型(FKM)时,采用了串行方法。通过模拟实验,得到了误差分布的直方图和计算误差的累积分布函数。

方法 计算时间
串行方法 5 µs
经典方法 5 ms

从计算时间对比可以看出,串行方法在计算效率上有显著提升。

1.2 串行方法优势

串行方法应用于 DELTA 机器人时,通过将传感器放置在一条支链的关节上,而非基座关节,简化了计算过程。模拟结果表明,该方法提高了 FKM 的计算精度。

2. LAWEX 机器人的优化设计

2.1 LAWEX 康复设备概述

LAWEX 是一款用于上肢康复的电缆驱动并联机器人,主要针对中风后上肢物理治疗。其目标是在紧凑性、安全性和能耗方面进行优化,以满足特定的康复训练需求。

2.2 LAWEX 机器人结构与运动学

  • 结构 :LAWEX 是一个 3 - 自由度的电缆驱动并联机器人,由 3 个电机控制 3 根柔性电缆,电缆连接到圆形末端执行器的同
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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